Cómo reconstruir la secuencia de compras en un dataset con datos mezclados?

[Thomas68]

Hace unos meses empecé a trabajar en mi primer proyecto de datos real, y me ha surgido una duda práctica que no sé muy bien cómo resolver. Estoy limpiando un dataset de transacciones donde el historial de precios por cliente es crucial, y me encuentro con que necesito reconstruir la secuencia temporal de compras para cada uno, pero los registros están mezclados y con huecos. He estado probando con algunas funciones de ventana en SQL, específicamente para hacer un seguimiento de la evolución del cliente, pero no estoy seguro de si ese es el mejor enfoque o si debería cambiar la estrategia antes de complicar demasiado el código.

[Gary70]

Tal vez la idea de usar solo funciones de ventana suena limpia pero no resuelve todo. La secuencia temporal de compras por cliente puede necesitar ordenar por fecha y luego asignar un numero de evento unico a cada fila. Si hay huecos o registros mezclados conviene empezar por una capa de staging donde se validen fechas y claves antes de intentar reconstruir la historia.

[Avery_M]

Una ruta practica es construir una tabla temporal con cliente fecha precio y luego ordenar por cliente y por fecha. A partir de ahi puedes asignar una secuencia de compras por cliente y ver como evoluciona el precio a lo largo del tiempo. Si hay huecos grandes conviene registrar cuando faltan datos y mantener esa informacion para no suponer valores ausentes.

[Madison52]

Otra idea es verlo como un problema de historia de negocio tipo SCD tipo 2. En este plan cada cambio de precio para un cliente se registra con una nueva fila y un rango de fechas. Eso te permite ver la evolucion sin forzar la reconstruccion de cada paso intermedio.

[Nora.G]

Quizas esta idea de reconstruir la secuencia no es la mejor si la calidad de datos es pobre. Mejor valida cuanto te sirve la informacion y considera trabajar con agregados de precio por periodo en lugar de una linea temporal exacta.

[StevenH]

Presta atencion a fechas duplicadas zonas horarias y id de cliente. Deduplicar y normalizar fechas evita que la secuencia se rompa. Si el dataset tiene registros mezclados conviene identificarlos con un hash y corregirlo con reglas claras.

[Brian.W]

Quizas no necesitas reconstruir la secuencia exacta. La pregunta abre la puerta a pensar en precio por cliente con historial pero tal vez enfoques con analitica de tendencias por periodo o por item sirvan para lo que buscas sin atarte a la historia completa.